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基于网格搜索的支持向量机核函数参数的确定 被引量:127
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作者 王兴玲 李占斌 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期859-862,共4页
为提高支持向量机的分类准确率,研究了支持向量机核函数的参数确定问题,得到了1种确定支持向量机核函数的参数的有效途径。利用网格搜索法可使各组核函数参数相互解耦,从而便于并行计算,提高了运行效率。将此方法用于测井岩性分类器的... 为提高支持向量机的分类准确率,研究了支持向量机核函数的参数确定问题,得到了1种确定支持向量机核函数的参数的有效途径。利用网格搜索法可使各组核函数参数相互解耦,从而便于并行计算,提高了运行效率。将此方法用于测井岩性分类器的训练得到了较理想的仿真结果。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 网格搜索
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基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测 被引量:131
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作者 杜颖 卢继平 +1 位作者 李青 邓颖玲 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第15期62-66,共5页
提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本... 提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本文提出方法与BP(back propagation)神经网络法的预测结果进行对比,表明前者具有更高的精度和更强的鲁棒性,因此是一种比较有价值的风速预测方法。 展开更多
关键词 风力发电 风速预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 网格搜索 BP神经网络
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基于改进的网格搜索法的SVM参数优化 被引量:122
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作者 王健峰 张磊 +1 位作者 陈国兴 何学文 《应用科技》 CAS 2012年第3期28-31,共4页
比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验... 比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中. 展开更多
关键词 支持向量机 参数优化 网格搜索 遗传算法 粒子群算法 说话人识别
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基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化 被引量:87
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作者 温博文 董文瀚 +1 位作者 解武杰 马骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期154-157,共4页
随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化... 随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法。仿真结果表明,利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高。 展开更多
关键词 随机森林 袋外估计 网格搜索 参数优化
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基于网格搜索和交叉验证的支持向量机在梯级水电系统隐随机调度中的应用 被引量:70
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作者 纪昌明 周婷 +1 位作者 向腾飞 黄海涛 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期125-131,共7页
将支持向量机(SVM)理论与网格搜索及交叉验证相结合,应用于梯级水电系统隐随机优化调度中,实现径流不确定条件下的梯级实际优化运行。以系统结构风险最小为SVM训练目标,结合参数分布规律,采用指数划分的网格搜索对模型参数进行优选;将K-... 将支持向量机(SVM)理论与网格搜索及交叉验证相结合,应用于梯级水电系统隐随机优化调度中,实现径流不确定条件下的梯级实际优化运行。以系统结构风险最小为SVM训练目标,结合参数分布规律,采用指数划分的网格搜索对模型参数进行优选;将K-fold交叉验证技术引入到SVM训练性能评价中,降低了训练样本随机性对训练模型性能的干扰,提高了模型的泛化能力。建立VC_与MATLAB混合编程平台,对梯级水电系统隐随机优化调度运行进行仿真,结果表明基于采用最优参数SVM的隐随机优化调度在梯级系统发电量和发电过程方面取得了良好成果。 展开更多
关键词 支持向量机 网格搜索 交叉验证 混合编程 梯级水电系统 优化 水电
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The Grid Search Algorithm of Tectonic Stress Tensor Based on Focal Mechanism Data and Its Application in the Boundary Zone of China, Vietnam and Laos 被引量:58
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作者 Yongge Wan Shuzhong Sheng +2 位作者 Jichao Huang Xiang Li Xin Chen 《Journal of Earth Science》 SCIE CAS CSCD 2016年第5期777-785,共9页
Stress field plays a key role in geodynamics. In this study, an algorithm to determine the stress tensor and its confidence range from focal mechanism data by using grid search method was proposed. The experiment uses... Stress field plays a key role in geodynamics. In this study, an algorithm to determine the stress tensor and its confidence range from focal mechanism data by using grid search method was proposed. The experiment uses artificial focal mechanism data which were generated by extensional, compression and strike-slip stress regime and different level of noise, shows that the precision of the estimated stress tensor based on this algorithm is greatly improved compared with traditional algorithms. This algorithm has three advantages:(1) The global optimal solution of the stress tensor is determined by fine grid search of 1o×1o×1o×0.01 and local minimum value is avoided; (2) precision of focal mechanism data can be considered, i.e., different weight of the focal mechanism data contributes differently to the process of determining stress tensor; (3) the confidence range of the determined stress tensor can be obtained by using F-test. We apply this algorithm in the boundary zone of China, Vietnam and Laos, and obtain the stress field with SSE-NNW compressive stress direction and NEE-SWW extensional stress direction. The stress ratio is 0.6, which shows that the eigen values of the stress tensor are nearly in arithmetic sequence. The stress field in this region is consistent with the left-lateral strike slip of the Dienbien-Lauangphrabang arc fault. The result will be helpful in studying the geological dynamic process in this region. 展开更多
关键词 stress tensor grid search focal mechanism uncertainty.
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利用随机森林回归的现货市场出清价格预测方法 被引量:53
7
作者 魏勤 陈仕军 +2 位作者 黄炜斌 马光文 陶春华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1360-1367,共8页
为得到一种实用性较强且具有较高精度的电力现货市场出清价格的预测方法,该文尝试将随机森林回归应用到现货市场出清价格预测。首先通过随机森林回归的特征重要度分析功能对历史出清价和负荷输入进行特征筛选,然后建立基于随机森林回归... 为得到一种实用性较强且具有较高精度的电力现货市场出清价格的预测方法,该文尝试将随机森林回归应用到现货市场出清价格预测。首先通过随机森林回归的特征重要度分析功能对历史出清价和负荷输入进行特征筛选,然后建立基于随机森林回归的市场出清价预测模型,以网格搜索和交叉验证的方法确定模型参数,最后与基于决策回归树、支持向量机回归和人工神经网络的方法在北欧现货市场公开数据的基础上进行对比试验。试验结果表明该文设计预测方法相较其他方法的平均预测精度至少提高了25%,且预测效果较为稳定,同时输入特征筛选方法的应用能够进一步提高各个模型的预测精度。 展开更多
关键词 电力现货市场 市场出清价 随机森林 特征筛选 网格搜索 交叉验证
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央行货币政策操作政策拐点与开关函数的测定 被引量:42
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作者 赵进文 闵捷 《经济研究》 CSSCI 北大核心 2005年第12期90-101,共12页
货币政策操作是政府对经济进行宏观调控的重要手段。不同的国家和地区、不同的经济发展时期,其货币政策的运用效果及特点存在明显的差异。赵进文、闵捷(2005)的研究结果表明:在1993年第1季度至2004年第2季度期间,我国货币政策操作在效... 货币政策操作是政府对经济进行宏观调控的重要手段。不同的国家和地区、不同的经济发展时期,其货币政策的运用效果及特点存在明显的差异。赵进文、闵捷(2005)的研究结果表明:在1993年第1季度至2004年第2季度期间,我国货币政策操作在效果上表现出明显的非对称性,具有很强的非线性特征。在此基础上,本文首先通过Terasvirta检验法判定了央行货币政策操作开关函数的类型,之后基于先进而复杂的T-O-O网格点搜索法,测定了我国货币政策操作的政策拐点与开关函数的具体形式。 展开更多
关键词 货币政策LSTR模型 政策拐点 开关函数 网格点搜索法
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改进的XGBoost模型在股票预测中的应用 被引量:51
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作者 王燕 郭元凯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期202-207,共6页
随着时代的不断进步,人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余,有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资,为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场,如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面... 随着时代的不断进步,人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余,有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资,为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场,如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面的困惑,也是股票预测领域中学者们所关心的重点。通过网格搜索算法对XGBoost 模型进行参数优化构建GS-XGBoost 的金融预测模型,并将该模型运用于股票短期预测中。分别以中国平安、中国建筑、中国中车、科大讯飞和三一重工2005 年4 月至2018 年12 月28 日的每日收盘价作为实验数据。通过实验对比,相较于XGBoost 原模型、GBDT模型以及SVM模型,GS-XGBoost 模型在MSE、RMSE与MAE三个评价指标上都表现出较好的预测结果。从而验证,GS-XGBoost 金融预测模型在股票短期预测中具有更好的拟合性能。 展开更多
关键词 XGBoost 网格搜索 梯度增强决策树(GBDT) 支持向量机(SVM) 股价预测
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局部切空间排列和支持向量机的故障诊断模型 被引量:46
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作者 万鹏 王红军 徐小力 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2789-2795,共7页
提出了一种非线性流形学习和支持向量机的故障诊断模型。基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间,利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形,网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化,... 提出了一种非线性流形学习和支持向量机的故障诊断模型。基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间,利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形,网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化,实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,获得机电系统的故障特征。利用K折交叉验证和一对一法构造支持向量机多类故障分类器,采用径向基核函数支持向量机进行机电系统的故障诊断。应用于转子试验台的3种故障状态的识别并与其他故障诊断方法进行分析比较,结果表明基于局部切空间排列和支持向量机的机电系统故障诊断模型诊断精度可达到96.6667%,可以有效提取故障的敏感特征并解决机电系统故障样本缺乏的问题。 展开更多
关键词 机电系统 故障诊断 局部切空间排列算法 支持向量机 网格搜索
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基于禁忌搜索的接地网故障诊断 被引量:37
11
作者 程红丽 刘健 +1 位作者 王森 王建新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期139-142,共4页
为了诊断接地网腐蚀情况,提出了一种基于禁忌搜索算法的接地网故障诊断方法。采用轮换激励位置和每处激励多处测量的方法,使可及节点得到更充分利用,观测信息显著增加。以可及节点间测量电压与估计电压偏差的平方和最小为适配值函数,以... 为了诊断接地网腐蚀情况,提出了一种基于禁忌搜索算法的接地网故障诊断方法。采用轮换激励位置和每处激励多处测量的方法,使可及节点得到更充分利用,观测信息显著增加。以可及节点间测量电压与估计电压偏差的平方和最小为适配值函数,以各个支路电阻的原始设计值为初始解,以支路电阻为禁忌对象,对各支路分别以某个确定步长增加和减少支路电阻的策略进行邻域搜索,并运用全局形式的藐视准则。对一个60支路的实验接地网分别选择15处以10A直流电流源进行激励,分别测量89处电压,运用提出的方法进行数据分析和故障诊断。结果表明,提出的方法可行,且具有对测量误差敏感性低的特点。 展开更多
关键词 接地网 故障诊断 禁忌搜索 最小二乘法 智能 优化方法
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基于供电可靠性的微电网规划 被引量:37
12
作者 曹智平 周力行 +2 位作者 张艳萍 刘家郡 范彬 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期10-15,共6页
微电网作为一种能够实现自我控制、保护和管理的自治系统,既可并网运行,亦可孤立运行,能极大程度地提高负荷的供电可靠性。提出一种以提高配电网供电可靠性为目标的多阶段决策的微电网规划方法,较之传统方法有效避免了耗时过长、难以求... 微电网作为一种能够实现自我控制、保护和管理的自治系统,既可并网运行,亦可孤立运行,能极大程度地提高负荷的供电可靠性。提出一种以提高配电网供电可靠性为目标的多阶段决策的微电网规划方法,较之传统方法有效避免了耗时过长、难以求解的缺点。其中阶段一为根据故障遍历影响矩阵对系统进行可靠性评估,找出可靠性不满足要求的负荷点。阶段二为针对阶段一中搜索到的负荷节点,利用节点邻接矩阵确定微电网的位置以及数目。阶段三以电压偏移及网络损耗最小为目标函数,并利用具有全局搜索能力的和声算法进行求解,确定分布式电源在所有微电网中的容量。为了提高算法的稳定性及避免陷入局部最优,采用动态和声记忆库的选择概率和扰动概率,随迭代次数的增加而变化,并基于拥挤度距离选取和声记忆库内的解。以RBTS-BUS 6作为算例的仿真结果验证了该方法的有效性与合理性。 展开更多
关键词 微电网 供电可靠性 多阶段决策 和声算法
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基于网格搜索与交叉验证的SVM磨机负荷预测 被引量:37
13
作者 罗小燕 陈慧明 +1 位作者 卢小江 熊洋 《中国测试》 CAS 北大核心 2017年第1期132-135,144,共5页
针对实际生产中只能依据专家经验判断磨机负荷(ML)状态,难以检测ML及其直接相关参数的问题,该文通过分析反应磨机内部负荷的振动信号,提取频谱特征,利用支持向量机(SVM)建立磨机负荷参数的预测模型。为解决SVM核函数参数g和惩罚因子C主... 针对实际生产中只能依据专家经验判断磨机负荷(ML)状态,难以检测ML及其直接相关参数的问题,该文通过分析反应磨机内部负荷的振动信号,提取频谱特征,利用支持向量机(SVM)建立磨机负荷参数的预测模型。为解决SVM核函数参数g和惩罚因子C主观选取问题,提出采用网格搜索与交叉验证相结合的方法,对SVM参数进行优化。最后基于Matlab与VC混合编程,建立仿真平台,实现球磨机负荷参数的预测仿真。分别利用SVM默认参数和最佳优化参数代入ML回归预测模型,通过参数ML预测对比,得到SVM最佳优化参数下训练的平均平方误差(MSE)和平方相关系数(r2)均优于SVM默认参数下的预测结果。 展开更多
关键词 磨机负荷 网格搜索 交叉验证 参数优化 混合编程
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基于参数优化的最小二乘支持向量机触电电流检测方法 被引量:36
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作者 韩晓慧 杜松怀 +2 位作者 苏娟 关海鸥 邵利敏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第23期238-245,共8页
针对如何从低压电网总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号的难题,提出了一种基于网格搜索和交叉验证的最小二乘支持向量机的触电电流信号检测方法。首先在剩余电流动作保护装置触电物理试验系统平台上通过故障录波器获得生物体在3个典... 针对如何从低压电网总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号的难题,提出了一种基于网格搜索和交叉验证的最小二乘支持向量机的触电电流信号检测方法。首先在剩余电流动作保护装置触电物理试验系统平台上通过故障录波器获得生物体在3个典型时刻(电源电压最大时刻、电源电压过零时刻及电源电压任意时刻)发生触电过程的总泄漏电流和触电电流波形,并截取触电前1个周期和触电后3个周期共800个采样点的信号数据作为触电试验样本数据;然后将触电试验样本数据进行滤波预处理,预处理后的多个样本采样点的总泄漏电流组合成特征向量输入最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM),相应样本采样点的触电电流作为其输出,并通过网格搜索与交叉验证相结合的方法来优化最小二乘支持向量机参数,利用输出最优参数组合对触电电流与总泄漏电流的关系进行训练,从而建立了触电电流的检测模型;最后利用该方法对10组测试样本数据进行了检测,检测结果为:当训练样本数据为20组时,检测均方误差为14.0040,当训练样本数据为40组时,检测均方误差为11.7469,当训练试验数据为65组时,检测均方误差为11.1849。与径向基(radial basis function,RBF)神经网络方法相比,最小二乘支持向量机方法比径向基神经网络方法检测均方误差分别低3.7272、1.9132、0.1556,从而可较准确地从总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号,为开发新一代基于生物体触电电流分量而动作的自适应型剩余电流保护装置提供理论依据。 展开更多
关键词 优化 电流 信号检测 总泄漏电流 触电电流 最小二乘支持向量机 网格搜索 交叉验证
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基于网格搜索和支持向量机的灰熔点预测 被引量:32
15
作者 李清毅 周昊 +2 位作者 林阿平 邱坤赞 岑可法 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2181-2187,共7页
为了预测混煤的灰熔点,采用支持向量机建立煤灰软化温度模型,模型将煤的灰成分作为输入量,煤的软化温度作为输出量,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行了优化,在设定的不同精度下分别获得模型的最优参数,利用优化后... 为了预测混煤的灰熔点,采用支持向量机建立煤灰软化温度模型,模型将煤的灰成分作为输入量,煤的软化温度作为输出量,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行了优化,在设定的不同精度下分别获得模型的最优参数,利用优化后的模型对单煤和混煤的灰熔点进行了预测,并将不同精度下的预测结果与实验结果进行对比.煤灰软化温度模型设定精度为0.01时,单煤样本预测相对误差最小,其最大相对误差和平均相对误差分别为3.00%和0.48%;运用此模型对混煤预测的最大相对误差和平均相对误差分别为1.74%和0.62%.预测结果表明,经网格搜索优化后的支持向量机模型对煤灰熔点预测较精确. 展开更多
关键词 网格搜索 支持向量机 灰熔点 混煤
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支持向量机参数优化及其在变压器故障诊断中的应用 被引量:32
16
作者 尹金良 朱永利 《电测与仪表》 北大核心 2012年第5期11-16,共6页
支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类器在变压器故障诊断中取得了较好的效果,然而对其性能起关键作用的参数选择,却没有理论依据或有效方法。鉴于交叉验证(Cross validation,CV)是模型性能评估和模型选择的有效方法,而遗传算法... 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类器在变压器故障诊断中取得了较好的效果,然而对其性能起关键作用的参数选择,却没有理论依据或有效方法。鉴于交叉验证(Cross validation,CV)是模型性能评估和模型选择的有效方法,而遗传算法(Genetic Algorithm,GA)可以实现全局寻优,将CV与GA方法相结合用来选取SVM分类器参数。该方法采用GA方法对SVM分类器参数进行优化,利用CV构造GA适应度函数,为SVM分类器参数选择提供评价标准。并将其应用于变压器故障诊断,从而充分利用有限的变压器故障样本数据,提高SVM分类器的推广性。实例分析表明同Grid与SVM相结合,CV、Grid与SVM相结合及GA与SVM相结合的方法相比,所提方法具有更好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机 交叉验证 遗传算法 参数优化 网格搜索 变压器故障诊断
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基于改进网格搜索法的支持向量机在气体定量分析中的应用 被引量:30
17
作者 曲健 陈红岩 +3 位作者 刘文贞 李志彬 张兵 应亚宏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期774-778,共5页
针对气体定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定以及现有的方法历时长等问题,提出了一种改进的网格搜索法,用于建立基于红外光谱的CO2气体定量分析模型。通过对汽车尾气中CO2气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数代入支持向量机... 针对气体定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定以及现有的方法历时长等问题,提出了一种改进的网格搜索法,用于建立基于红外光谱的CO2气体定量分析模型。通过对汽车尾气中CO2气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数代入支持向量机进行浓度的回归分析。对浓度范围在0.025%~20%的20组不同浓度的CO2气体进行定量分析,并与PSO算法作对比。实验表明,采用改进的网格搜索法获得的最佳参数c=0.25,g=2.828 4,PSO获得的最佳参数c=18.302 1,g=0.01,所用时间比PSO算法节省约5倍。预测结果误差在5%以内,符合国家对尾气排放的相关标准。 展开更多
关键词 传感器应用 支持向量机 网格搜索 定量分析 红外光谱
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基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类 被引量:29
18
作者 陈元鹏 罗明 +3 位作者 彭军还 王军 周旭 李少帅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期250-257,F0003,共9页
为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数... 为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。 展开更多
关键词 土地复垦 土地利用 工矿 复垦区 随机森林 网格搜索 多特征变量 特征选择
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基于支持向量机的高压断路器机械状态预测算法研究 被引量:28
19
作者 郝爽 仲林林 +2 位作者 王小华 李高扬 荣命哲 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期155-159,165,共6页
机械故障是高压断路器运行过程中的主要故障之一,对高压断路器开展机械状态评估与预测,对提高高压开关设备和电网运行可靠性具有重要意义。文中基于支持向量机进行了高压断路器机械状态预测算法的研究。支持向量机是一种统计机器学习算... 机械故障是高压断路器运行过程中的主要故障之一,对高压断路器开展机械状态评估与预测,对提高高压开关设备和电网运行可靠性具有重要意义。文中基于支持向量机进行了高压断路器机械状态预测算法的研究。支持向量机是一种统计机器学习算法,以结构风险最小化为训练目标,能够很好地解决过学习、维数灾难、局部最优等传统机器学习算法遇到的问题。在具体的算法实现中,文中利用断路器前几次动作的触头行程和操作线圈电流曲线来预测下一次或者后几次动作数据。利用预测出来的机械动作数据对高压断路器进行故障诊断,可以发现高压断路器潜在的问题,从而达到机械状态预测的目的。此外,文中通过归一化、交叉验证、网格搜索等方法来确定算法参数和提高算法精度。最后,以高压断路器机械寿命试验数据为例测试了该算法,结果表明该算法能够很好地训练并预测机械动作行程曲线和操作线圈电流曲线。 展开更多
关键词 高压断路器 机械状态 支持向量机 时间序列 网格搜索
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基于LS-SVM的机械式温度仪表误差预测研究 被引量:28
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作者 叶永伟 陆俊杰 +1 位作者 钱志勤 王永兴 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期57-66,共10页
机械式温度仪表在测量过程中易受到环境温度、毛细管长度以及内部机构影响而出现测量精度不高、非线性的情况,针对这些问题以液体压力式温度仪表作为研究对象,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度误差建模预测的方法。通过分析... 机械式温度仪表在测量过程中易受到环境温度、毛细管长度以及内部机构影响而出现测量精度不高、非线性的情况,针对这些问题以液体压力式温度仪表作为研究对象,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度误差建模预测的方法。通过分析液体压力式温度仪表的测温结构和误差影响因素,将环境温度及毛细管长度等特征参数作为模型输入,将误差值及误差随毛细管长度的变化率作为输出。根据回归预测的原理,利用网格搜索和交叉验证的方法寻找最优参数组合,建立液体压力式温度仪表的误差预测模型。实验结果表明,该模型可以有效地描述温度误差,并将此建模方法与常用的支持向量机回归建模方法进行比较,基于LS-SVM得到的误差预测模型精度较高、推广能力强,可以对机械式温度仪表进行补偿,为探索机械式温度仪表自适应补偿机构提供理论依据。 展开更多
关键词 液体压力式温度仪表 最小二乘支持向量机 温度误差 网格搜索 交叉验证
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